◼ 9.1 无向树及生成树 ◼ 9.2 根树及其应用

• 无向树及其性质 • 生成树 • 根树及其应用

16.1 无向树及其性质 16.2 生成树 16.3 根树及其应用

2.1 谓词逻辑的基本概念与表示 2.2 谓词的合式公式及解释 2.3 范式 2.4 一阶逻辑的推理 2.5 谓词逻辑在计算机科学中的应用

本文介绍一种新的混合离散变量优化方法及通用程序。该程序适合于求解含有整型、离散型和连续型变量的最优化问题,能给出符合工程要求的规格化最优解。本程序经用30个工程设计和数学问题的考核与评定,证明这种具有多功能的组合型算法和程序,其解题的可靠性,若按最优解的目标函数值的精度在10-2以下统计,达到100%。文中还简介了本程序在两个工程设计问题中的应用

„ 求解递推方程 „ 计数多重集的r组合数 „ 不定方程的解 „ 整数拆分

设X是一个离散型随机变量,它可能取 的值是x1,2,… 为了描述随机变量,我们不仅需 要知道随机变量X的取值,而且还应知道 X取每个值的概率

树是一类结构较为简单的图，是用途极 为广泛的离散数学模型，特别是二叉树， 它在计算机科学中用得最多.因此在学习 时应很好地掌握好诸如树的充要条件、 生成树、最优生成树、根树、树的各种 算法、及二叉树的访问次序等内容.平面 图是实际背景很强的一类图，能用本章 介绍的方法判断一个图是否为平面图

树是一类结构较为简单的图，是用途极 为广泛的离散数学模型，特别是二叉树， 它在计算机科学中用得最多.因此在学习 时应很好地掌握好诸如树的充要条件、 生成树、最优生成树、根树、树的各种 算法、及二叉树的访问次序等内容.平面 图是实际背景很强的一类图，能用本章 介绍的方法判断一个图是否为平面图

已知R.V. X的分布，及Y=g(X)，y=g(x)为连续函数，如何求R.V. Y=g(X)的分布？ 一、X是离散型R.V.情形此时Y=g(X)必为离散型R.V.为求R.V. Y的分布律，(1)搞清Y=g(X)的所有取值；(2)求Y取每个值的概率